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半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性，因此，半监督学习目前正越来越受到人们的重视。
Towards Unbiased Training in Federated Open-world Semi-supervised Learning
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Schooling to Exploit Foolish Contracts
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A Comparison of Semi-Supervised Learning Techniques for Streaming ASR at Scale
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ContraCluster: Learning to Classify without Labels by Contrastive Self-Supervision and Prototype-Based Semi-Supervision
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Graph Laplacian for Semi-Supervised Learning
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Sharp-SSL: Selective high-dimensional axis-aligned random projections for semi-supervised learning
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InstructBio: A Large-scale Semi-supervised Learning Paradigm for Biochemical Problems
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Semi-Supervised Relational Contrastive Learning
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Graph Enabled Cross-Domain Knowledge Transfer
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SemiMemes: A Semi-supervised Learning Approach for Multimodal Memes Analysis
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A soft nearest-neighbor framework for continual semi-supervised learning
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Improving RF-DNA Fingerprinting Performance in an Indoor Multipath Environment Using Semi-Supervised Learning
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Contrastive Semi-supervised Learning for Underwater Image Restoration via Reliable Bank
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CM-CASL: Comparison-based Performance Modeling of Software Systems via Collaborative Active and Semisupervised Learning
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参考链接
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